m*****n
发帖数: 3575 | 1 因为发现CEV和Heston等高级模型都严重的依赖于Bessel随机过程
而这个课程在一般的随机微积分里面都不讲
现在求教这个讲这个过程的教科书、讲义，实在不行论文
希望有详细的推导，能像二叉树和BS公式那样能讲透 |
c**********e
发帖数: 534 | 2 Methematical Methods of Financial Markts－M.Yor
Part I 的最后一部分 (不确定，有点忘记了) |
m*****n
发帖数: 3575 | 3 还真是这个终极版，好吧，谢谢了
我知道这两个法国人的东西是高山仰止，但是就是没法啃
【在 c**********e 的大作中提到】
: Methematical Methods of Financial Markts－M.Yor
: Part I 的最后一部分 (不确定，有点忘记了)
|
L*******t
发帖数: 2385 | 4 M. Jeanblanc还到我们学校做过讲座。
可惜她的英语比我的还要难懂。。加上她的内容本身就难懂，所以她的讲座时难懂的平
方啊。。
【在 m*****n 的大作中提到】
: 还真是这个终极版，好吧，谢谢了
: 我知道这两个法国人的东西是高山仰止，但是就是没法啃
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L*******t
发帖数: 2385 | 5 我记得你好像是在国内？没办法用google是挺不方便的。。
【在 m*****n 的大作中提到】
: 因为发现CEV和Heston等高级模型都严重的依赖于Bessel随机过程
: 而这个课程在一般的随机微积分里面都不讲
: 现在求教这个讲这个过程的教科书、讲义，实在不行论文
: 希望有详细的推导，能像二叉树和BS公式那样能讲透
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c**********e
发帖数: 534 | 6 试着把那本书的习题全部做一下
【在 m*****n 的大作中提到】
: 还真是这个终极版，好吧，谢谢了
: 我知道这两个法国人的东西是高山仰止，但是就是没法啃
|
m*****n
发帖数: 3575 | 7 知道我在国内，还不帮我搜两篇通俗易懂，谆谆善诱的？
你看俺写文章是多么的亲民呐！
http://papers.ssrn.com/abstract=2397010
【在 L*******t 的大作中提到】
: 我记得你好像是在国内？没办法用google是挺不方便的。。
|
L*******t
发帖数: 2385 | 8 不错啊，拜读一下!
【在 m*****n 的大作中提到】
: 知道我在国内，还不帮我搜两篇通俗易懂，谆谆善诱的？
: 你看俺写文章是多么的亲民呐！
: http://papers.ssrn.com/abstract=2397010
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L*******t
发帖数: 2385 | 9 你是不是试着证明了change of numeraire下的portfolio weight dynamics？还有公式
（7）的S2咋没有了？求expectation的时候S2也会影响的，因为S2是在terminal time
的value。
【在 m*****n 的大作中提到】
: 知道我在国内，还不帮我搜两篇通俗易懂，谆谆善诱的？
: 你看俺写文章是多么的亲民呐！
: http://papers.ssrn.com/abstract=2397010
|
L*******t
发帖数: 2385 | 10 你要是对change of measure感兴趣的话可以玩玩Incomplete market和一般的Levy
Jump Diffusions，整个一个空间的EMM。然后做portfolios optimization和asset
pricing，如何找出最优的那个EMM也是个好玩的问题。
我的thesis里面会写。
【在 m*****n 的大作中提到】
: 知道我在国内，还不帮我搜两篇通俗易懂，谆谆善诱的？
: 你看俺写文章是多么的亲民呐！
: http://papers.ssrn.com/abstract=2397010
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L*******t
发帖数: 2385 | 11 看起来你是翻墙高手！应该可以联Google吧！
【在 m*****n 的大作中提到】
: 知道我在国内，还不帮我搜两篇通俗易懂，谆谆善诱的？
: 你看俺写文章是多么的亲民呐！
: http://papers.ssrn.com/abstract=2397010
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m*****n
发帖数: 3575 | 12 我把货币扔了，所以第二类商品相对于货币的转换率S2也就没用了，我只留下了S1/S2
，其实是第一类商品相对于第二类商品的转换率，也就是第二类商品自己充当了货币。
对了，你能不能帮我找找论文啊？你的眼光肯定比我好~
time
【在 L*******t 的大作中提到】
: 你是不是试着证明了change of numeraire下的portfolio weight dynamics？还有公式
: （7）的S2咋没有了？求expectation的时候S2也会影响的，因为S2是在terminal time
: 的value。
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L*******t
发帖数: 2385 | 13 我能说的估计你都知道了。。。为了灌水，还是展开说一说吧！
CEV似乎不是主流，金融literature有一个很大的分支是Affine Models
你查Cheridito，Mayerhofer,Paul Schneider, Duffie, Pan Jun, Singleton等人的文
章，他们有很系统的叙述，CIR就是affine models的一个特例。然后Heston model的
Variance就是个CIR。
Affine models的characteristic function有closed form。Transition Density有
approximation，看Schneider的文章。
Cheridito文章里面构造Affine Model的观点和传统的从Bessel process开始然后做CIR
不一样，要更加一般。
然后最近10年有些学者开始搞multivariate affine，matrix value processes，
Wishart Process就是这个乐。一篇比较好的硕士毕业论文，里面有Wishart的方方面面
，有很多作者讨论了Wishart option pricing，有closed form。可以灵活的描述
dynamic Correlation。
Wishart+Jumps也有不少人讨论。下面是这个硕士论文。
http://arxiv.org/abs/1201.3256
我觉得你要对option pricing感兴趣可以系统看一看上面这些人的文章，从最早的看到
最近的。
我的PhD Thesis里面有一章会写到non-linear affine的model的构造和在partial
equilibrium（定价，投资组合动态优化）下的应用。明年写完了来给大家发链接求点
击量！ |
L*******t
发帖数: 2385 | 14 我明白了，你change of numeraire了。
看来你对option pricing挺感兴趣的？
S2
【在 m*****n 的大作中提到】
: 我把货币扔了，所以第二类商品相对于货币的转换率S2也就没用了，我只留下了S1/S2
: ，其实是第一类商品相对于第二类商品的转换率，也就是第二类商品自己充当了货币。
: 对了，你能不能帮我找找论文啊？你的眼光肯定比我好~
:
: time
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L*******t
发帖数: 2385 | 15 但是业界似乎用一些很有趣的东西比如SABR，Local Vol，Local Stochastic Vol (这
个最猛，猛到连ＳＤＥ的存在唯一性现在都没人能证出来，参见Julien Guyon的
Nonlinear Option Pricing)，解法也鸡零狗碎，有用heat kernel expansion，有的用
singualar perturbation神马的。
记得看到一些很不错的学术论文，比如On Stock Option Pricing using HJM Methods
，差不多是这个ｔｉｔｌｅ，用ＨＪＭ来搞权益类期权定价。但是他们没给出价格满足
的ＦＢＳＤＥ，我还没看到有应用，但是他们的方法可以对initial impl vol surface
完美的拟合，这个挺不错的。这个方法基于Levy models。还有另一些人比如Ｐｒｉｎ
ｃｅｔｏｎ的Ｒｅｎｅ Ｃａｒｍｏｎａ做Tangent Levy models，也是一样的思路。
但是他们不能证明存在唯一性，似乎我记得也没有数值结果。
我的ＰｈＤ Ｔｈｅｓｉｓ大概会把他们的结果用ＦＢＳＤＥ表示出来然后计算数值解。
如果你想深入Stochastic analysis and option pricing，可以看看ＦＢＳＤＥ相关的
东西。因为Derivatives pricing with CVA and XVA adjustment, liquidity
constraints, hedging portfolio constraints, transaction costs, asset pricing
bubbles (Heston本人的一篇文章)，这些都可以归结为各种类型的ＦＢＳＤＥ。我有
统一的方法求解各种ＦＢＳＤＥ，ＰＩＤＥ，Cauchy-Dirichlet, Neumann, Robin
Problems.
美式期权定价也有许多方法，我最喜欢的还是把定价转化为一个reflected FBSDE，然
后求解，直观简单，不用搞什么ｓｎｅｌｌ ｅｎｖｅｌｏｐｅ，ｄｕａｌｉｔｙ这种
麻烦的东东。
呵呵呵跑题了，闲散的下午，喝杯咖啡，小灌怡情。
CIR
【在 L*******t 的大作中提到】
: 我能说的估计你都知道了。。。为了灌水，还是展开说一说吧！
: CEV似乎不是主流，金融literature有一个很大的分支是Affine Models
: 你查Cheridito，Mayerhofer,Paul Schneider, Duffie, Pan Jun, Singleton等人的文
: 章，他们有很系统的叙述，CIR就是affine models的一个特例。然后Heston model的
: Variance就是个CIR。
: Affine models的characteristic function有closed form。Transition Density有
: approximation，看Schneider的文章。
: Cheridito文章里面构造Affine Model的观点和传统的从Bessel process开始然后做CIR
: 不一样，要更加一般。
: 然后最近10年有些学者开始搞multivariate affine，matrix value processes，
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发帖数: 3575 | 16 因为发现CEV和Heston等高级模型都严重的依赖于Bessel随机过程
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现在求教这个讲这个过程的教科书、讲义，实在不行论文
希望有详细的推导，能像二叉树和BS公式那样能讲透 |
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发帖数: 534 | 17 Methematical Methods of Financial Markts－M.Yor
Part I 的最后一部分 (不确定，有点忘记了) |
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【在 c**********e 的大作中提到】
: Methematical Methods of Financial Markts－M.Yor
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发帖数: 2385 | 19 M. Jeanblanc还到我们学校做过讲座。
可惜她的英语比我的还要难懂。。加上她的内容本身就难懂，所以她的讲座时难懂的平
方啊。。
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发帖数: 2385 | 20 我记得你好像是在国内？没办法用google是挺不方便的。。
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: 因为发现CEV和Heston等高级模型都严重的依赖于Bessel随机过程
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发帖数: 534 | 21 试着把那本书的习题全部做一下
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发帖数: 3575 | 22 知道我在国内，还不帮我搜两篇通俗易懂，谆谆善诱的？
你看俺写文章是多么的亲民呐！
http://papers.ssrn.com/abstract=2397010
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Jump Diffusions，整个一个空间的EMM。然后做portfolios optimization和asset
pricing，如何找出最优的那个EMM也是个好玩的问题。
我的thesis里面会写。
【在 m*****n 的大作中提到】
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发帖数: 2385 | 26 看起来你是翻墙高手！应该可以联Google吧！
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发帖数: 3575 | 27 我把货币扔了，所以第二类商品相对于货币的转换率S2也就没用了，我只留下了S1/S2
，其实是第一类商品相对于第二类商品的转换率，也就是第二类商品自己充当了货币。
对了，你能不能帮我找找论文啊？你的眼光肯定比我好~
time
【在 L*******t 的大作中提到】
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: 的value。
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发帖数: 2385 | 28 我能说的估计你都知道了。。。为了灌水，还是展开说一说吧！
CEV似乎不是主流，金融literature有一个很大的分支是Affine Models
你查Cheridito，Mayerhofer,Paul Schneider, Duffie, Pan Jun, Singleton等人的文
章，他们有很系统的叙述，CIR就是affine models的一个特例。然后Heston model的
Variance就是个CIR。
Affine models的characteristic function有closed form。Transition Density有
approximation，看Schneider的文章。
Cheridito文章里面构造Affine Model的观点和传统的从Bessel process开始然后做CIR
不一样，要更加一般。
然后最近10年有些学者开始搞multivariate affine，matrix value processes，
Wishart Process就是这个乐。一篇比较好的硕士毕业论文，里面有Wishart的方方面面
，有很多作者讨论了Wishart option pricing，有closed form。可以灵活的描述
dynamic Correlation。
Wishart+Jumps也有不少人讨论。下面是这个硕士论文。
http://arxiv.org/abs/1201.3256
我觉得你要对option pricing感兴趣可以系统看一看上面这些人的文章，从最早的看到
最近的。
我的PhD Thesis里面有一章会写到non-linear affine的model的构造和在partial
equilibrium（定价，投资组合动态优化）下的应用。明年写完了来给大家发链接求点
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发帖数: 2385 | 29 我明白了，你change of numeraire了。
看来你对option pricing挺感兴趣的？
S2
【在 m*****n 的大作中提到】
: 我把货币扔了，所以第二类商品相对于货币的转换率S2也就没用了，我只留下了S1/S2
: ，其实是第一类商品相对于第二类商品的转换率，也就是第二类商品自己充当了货币。
: 对了，你能不能帮我找找论文啊？你的眼光肯定比我好~
:
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发帖数: 2385 | 30 但是业界似乎用一些很有趣的东西比如SABR，Local Vol，Local Stochastic Vol (这
个最猛，猛到连ＳＤＥ的存在唯一性现在都没人能证出来，参见Julien Guyon的
Nonlinear Option Pricing)，解法也鸡零狗碎，有用heat kernel expansion，有的用
singualar perturbation神马的。
记得看到一些很不错的学术论文，比如On Stock Option Pricing using HJM Methods
，差不多是这个ｔｉｔｌｅ，用ＨＪＭ来搞权益类期权定价。但是他们没给出价格满足
的ＦＢＳＤＥ，我还没看到有应用，但是他们的方法可以对initial impl vol surface
完美的拟合，这个挺不错的。这个方法基于Levy models。还有另一些人比如Ｐｒｉｎ
ｃｅｔｏｎ的Ｒｅｎｅ Ｃａｒｍｏｎａ做Tangent Levy models，也是一样的思路。
但是他们不能证明存在唯一性，似乎我记得也没有数值结果。
我的ＰｈＤ Ｔｈｅｓｉｓ大概会把他们的结果用ＦＢＳＤＥ表示出来然后计算数值解。
如果你想深入Stochastic analysis and option pricing，可以看看ＦＢＳＤＥ相关的
东西。因为Derivatives pricing with CVA and XVA adjustment, liquidity
constraints, hedging portfolio constraints, transaction costs, asset pricing
bubbles (Heston本人的一篇文章)，这些都可以归结为各种类型的ＦＢＳＤＥ。我有
统一的方法求解各种ＦＢＳＤＥ，ＰＩＤＥ，Cauchy-Dirichlet, Neumann, Robin
Problems.
美式期权定价也有许多方法，我最喜欢的还是把定价转化为一个reflected FBSDE，然
后求解，直观简单，不用搞什么ｓｎｅｌｌ ｅｎｖｅｌｏｐｅ，ｄｕａｌｉｔｙ这种
麻烦的东东。
呵呵呵跑题了，闲散的下午，喝杯咖啡，小灌怡情。
CIR
【在 L*******t 的大作中提到】
: 我能说的估计你都知道了。。。为了灌水，还是展开说一说吧！
: CEV似乎不是主流，金融literature有一个很大的分支是Affine Models
: 你查Cheridito，Mayerhofer,Paul Schneider, Duffie, Pan Jun, Singleton等人的文
: 章，他们有很系统的叙述，CIR就是affine models的一个特例。然后Heston model的
: Variance就是个CIR。
: Affine models的characteristic function有closed form。Transition Density有
: approximation，看Schneider的文章。
: Cheridito文章里面构造Affine Model的观点和传统的从Bessel process开始然后做CIR
: 不一样，要更加一般。
: 然后最近10年有些学者开始搞multivariate affine，matrix value processes，
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m*****n
发帖数: 3575 | 31 这个论文给得很全，谢谢。
我对定价的兴趣一般，对如何对冲更感兴趣，毕竟这是实务要干的活。
我发现BS的Delta从头到尾对冲期权的成本很不稳定，用真实的价格走势测试，成本的
标准差很大。
那么我倒过来想，一定是真实的价格不服从BS假设的GBM随机过程。
是不是其它的参数模型能够改进这个过程，从而改进对冲成本？
我知道的三种参数模型，CEV, Heston & SABR都是需要CIR或者Bessel作为理论前提的
所以大概必须要学会这个过程才有可能学会这三者。
你提到的领域就更前沿了。也许我还学不到那里。
CIR
【在 L*******t 的大作中提到】
: 我能说的估计你都知道了。。。为了灌水，还是展开说一说吧！
: CEV似乎不是主流，金融literature有一个很大的分支是Affine Models
: 你查Cheridito，Mayerhofer,Paul Schneider, Duffie, Pan Jun, Singleton等人的文
: 章，他们有很系统的叙述，CIR就是affine models的一个特例。然后Heston model的
: Variance就是个CIR。
: Affine models的characteristic function有closed form。Transition Density有
: approximation，看Schneider的文章。
: Cheridito文章里面构造Affine Model的观点和传统的从Bessel process开始然后做CIR
: 不一样，要更加一般。
: 然后最近10年有些学者开始搞multivariate affine，matrix value processes，
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L*******t
发帖数: 2385 | 32 定价是求portfolio的第一步，价格求好了以后hedging portfolio是价格过程的
Malliavin derivatives (Nualart 1995)，求起来很方便。BS假设constant vol，即使
你用implied vol加进去，在你的hedging term也不会有对未来不确定的vol的对冲项。
（本质上Mallavin derivative就是把Brownian motion perturbate一个很小的量看未
来你的process的变化，很显然假设vol是常数，那么vol就不会随着BM的变化而变化）
但用其他模型都需要calibration，我不知道业界对比较复杂一些模型的容忍度多大。
。如果你觉得有实战需要可以从价格着手，然后求portfolio。最后做historical
simulation看效果啊。
【在 m*****n 的大作中提到】
: 这个论文给得很全，谢谢。
: 我对定价的兴趣一般，对如何对冲更感兴趣，毕竟这是实务要干的活。
: 我发现BS的Delta从头到尾对冲期权的成本很不稳定，用真实的价格走势测试，成本的
: 标准差很大。
: 那么我倒过来想，一定是真实的价格不服从BS假设的GBM随机过程。
: 是不是其它的参数模型能够改进这个过程，从而改进对冲成本？
: 我知道的三种参数模型，CEV, Heston & SABR都是需要CIR或者Bessel作为理论前提的
: 所以大概必须要学会这个过程才有可能学会这三者。
: 你提到的领域就更前沿了。也许我还学不到那里。
:
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L*******t
发帖数: 2385 | 33 还有为啥要学Bessel process？直接拿CIR，Heston，SABR来用就好了啊。
【在 m*****n 的大作中提到】
: 这个论文给得很全，谢谢。
: 我对定价的兴趣一般，对如何对冲更感兴趣，毕竟这是实务要干的活。
: 我发现BS的Delta从头到尾对冲期权的成本很不稳定，用真实的价格走势测试，成本的
: 标准差很大。
: 那么我倒过来想，一定是真实的价格不服从BS假设的GBM随机过程。
: 是不是其它的参数模型能够改进这个过程，从而改进对冲成本？
: 我知道的三种参数模型，CEV, Heston & SABR都是需要CIR或者Bessel作为理论前提的
: 所以大概必须要学会这个过程才有可能学会这三者。
: 你提到的领域就更前沿了。也许我还学不到那里。
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m*****n
发帖数: 3575 | 34 学它们是为了发现它们的内核，为改进铺好基础。
【在 L*******t 的大作中提到】
: 还有为啥要学Bessel process？直接拿CIR，Heston，SABR来用就好了啊。
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L*******t
发帖数: 2385 | 35 哦加油啊。
【在 m*****n 的大作中提到】
: 学它们是为了发现它们的内核，为改进铺好基础。
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m*****n
发帖数: 3575 | 36 Brownian Motion的存在条件是
1) 价格变化可以在任意小的时间段内发生
2) 价格变化拥有无记忆性
只要这两点存在，那么必然会推出Brownian Motion（是用Levy定理么？）
推翻第一点的大概是Levy过程等带突变的过程，Variance Gamma之类
推翻第二点的大概就是时间序列为代表的粘性过程了
但是感觉Stochastic Volatility处理得太干净了，只把价格变化的平方粘性了却放弃
了价格变化的粘性。所以可能还有改进空间。 |
L*******t
发帖数: 2385 | 37 满足这两点的，任何一个Markov process都可以啊。
Levy Characterization Theory说的是连续的martingale，如果[M]_t = t，那么是BM。
你说的粘性过程是指？
【在 m*****n 的大作中提到】
: Brownian Motion的存在条件是
: 1) 价格变化可以在任意小的时间段内发生
: 2) 价格变化拥有无记忆性
: 只要这两点存在，那么必然会推出Brownian Motion（是用Levy定理么？）
: 推翻第一点的大概是Levy过程等带突变的过程，Variance Gamma之类
: 推翻第二点的大概就是时间序列为代表的粘性过程了
: 但是感觉Stochastic Volatility处理得太干净了，只把价格变化的平方粘性了却放弃
: 了价格变化的粘性。所以可能还有改进空间。
|
m*****n
发帖数: 3575 | 38 第一点我说错了，应该是任意小的时间段内必然(P=100%)有价格变化。
第二点就是Markov过程的定义，未来小时间段的增量只与当前时刻的状态有关，与过去
的增量无关。反之则是粘性过程。
很显然第一点是比较符合现实的，只要标的资产的交投比较活跃，那它应该近似成立。
第二点是极其不符合现实的。现实中的涨跌幅是自相关的。
现在Levy过程着重于推翻第一个假设，我觉得事倍功半。
BM。
【在 L*******t 的大作中提到】
: 满足这两点的，任何一个Markov process都可以啊。
: Levy Characterization Theory说的是连续的martingale，如果[M]_t = t，那么是BM。
: 你说的粘性过程是指？
|
L*******t
发帖数: 2385 | 39 有一个gyongy Markovian projection theorem说任何一个Ito过程都有一个Markovian
的过程使得两个过程的Marginal Distribution是一样的
所以price Plain Vanilla European call put，用啥都一样的。
好的模型需要更多的技术去hack。这个避免不了啊
【在 m*****n 的大作中提到】
: 第一点我说错了，应该是任意小的时间段内必然(P=100%)有价格变化。
: 第二点就是Markov过程的定义，未来小时间段的增量只与当前时刻的状态有关，与过去
: 的增量无关。反之则是粘性过程。
: 很显然第一点是比较符合现实的，只要标的资产的交投比较活跃，那它应该近似成立。
: 第二点是极其不符合现实的。现实中的涨跌幅是自相关的。
: 现在Levy过程着重于推翻第一个假设，我觉得事倍功半。
:
: BM。
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r**a
发帖数: 536 | 40 我猜他想说的是：price process is not markovian
e.g.
dS_t=(int_0^t\sigma(v, x_v, S_v)dv)dW_t + drift
dx_v= ...
Markovian
【在 L*******t 的大作中提到】
: 有一个gyongy Markovian projection theorem说任何一个Ito过程都有一个Markovian
: 的过程使得两个过程的Marginal Distribution是一样的
: 所以price Plain Vanilla European call put，用啥都一样的。
: 好的模型需要更多的技术去hack。这个避免不了啊
|
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L*******t
发帖数: 2385 | 41 啊，我傻了，不是Markovian的话，总有办法加State Variable搞成Markovian的，比如
你的例子，Price就不是markovian的但是整个系统是马尔科夫的。
然后我当时想到的是，Gyongi Theorem，这个大家都知道，我一下子没转过弯来
【在 r**a 的大作中提到】
: 我猜他想说的是：price process is not markovian
: e.g.
: dS_t=(int_0^t\sigma(v, x_v, S_v)dv)dW_t + drift
: dx_v= ...
:
: Markovian
|
r**a
发帖数: 536 | 42 你这个只有理论意义。实际上参数越多fit market 越好是事实，但是prediction往往
越差。就拿sell side 那些模型来说，参数多了之后，calibration 有巨大问题。
【在 L*******t 的大作中提到】
: 啊，我傻了，不是Markovian的话，总有办法加State Variable搞成Markovian的，比如
: 你的例子，Price就不是markovian的但是整个系统是马尔科夫的。
: 然后我当时想到的是，Gyongi Theorem，这个大家都知道，我一下子没转过弯来
|
m*****n
发帖数: 3575 | 43 OU价格过程咋整成Markovian?
【在 L*******t 的大作中提到】
: 啊，我傻了，不是Markovian的话，总有办法加State Variable搞成Markovian的，比如
: 你的例子，Price就不是markovian的但是整个系统是马尔科夫的。
: 然后我当时想到的是，Gyongi Theorem，这个大家都知道，我一下子没转过弯来
|
r**a
发帖数: 536 | 44 what r u talking about? ou process is markovian. See below from wiki
From wiki
"In mathematics, the Ornstein–Uhlenbeck process (named after Leonard
Ornstein and George Eugene Uhlenbeck), is a stochastic process that, roughly
speaking, describes the velocity of a massive Brownian particle under the
influence of friction. The process is stationary, Gaussian, and Markovian,..
."
【在 m*****n 的大作中提到】
: OU价格过程咋整成Markovian?
|
L*******t
发帖数: 2385 | 45 搞下去都是tradeoff。没有完美的东东。
我现在有些不想搞fancy的东西了。
我正在和同事搞一个交易平台，最简单的linear regression，玩好也是一把利剑
【在 r**a 的大作中提到】
: 你这个只有理论意义。实际上参数越多fit market 越好是事实，但是prediction往往
: 越差。就拿sell side 那些模型来说，参数多了之后，calibration 有巨大问题。
|
L*******t
发帖数: 2385 | 46 用BS直接对IMPL VOL搞个structural model应该也挺好的啊，有人这么做吗？
【在 r**a 的大作中提到】
: 你这个只有理论意义。实际上参数越多fit market 越好是事实，但是prediction往往
: 越差。就拿sell side 那些模型来说，参数多了之后，calibration 有巨大问题。
|
L*******t
发帖数: 2385 | 47 业界对Affine family咋看
roughly
..
【在 r**a 的大作中提到】
: what r u talking about? ou process is markovian. See below from wiki
: From wiki
: "In mathematics, the Ornstein–Uhlenbeck process (named after Leonard
: Ornstein and George Eugene Uhlenbeck), is a stochastic process that, roughly
: speaking, describes the velocity of a massive Brownian particle under the
: influence of friction. The process is stationary, Gaussian, and Markovian,..
: ."
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L*******t
发帖数: 2385 | 48 对了，我理解一些纯粹curve fitting不能很好的解释经济现象，比如option prices
但是像大家都用的一些structural model，有很好的intuition，在这个框架下面做一
些改进，为啥prediction会差？
你们是如何做prediction的？方便点一下吗？
【在 r**a 的大作中提到】
: 你这个只有理论意义。实际上参数越多fit market 越好是事实，但是prediction往往
: 越差。就拿sell side 那些模型来说，参数多了之后，calibration 有巨大问题。
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r**a
发帖数: 536 | 49 拿到一个ｍｏｄｅｌ之后，因为你总要ｃａｌｉｂｒａｔｅ到ｍａｒｋｅｔ，所以ｓｐ
ｏｔ总是ｆｉｔ ｍａｒｋｅｔ的，但是关键还是要看那些参数，如果一个ｄｙｎａｍ
ｉｃｓ真正描述了现实的话，ｍｏｄｅｌ参数就不应该随时间ｊｕｍｐ太厉害。但是如
果你的ｆａｃｔｏｒ加多的话，一般的经验是参数会ｊｕｍｐ的很厉害，这就说明ｍｏ
ｄｅｌ并没有多大的ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｐｏｗｅｒ．
问如何做ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ等价于问如何做ｍｏｄｅｌ。这个没人能回答，你学了
这么久了，我要问你如何做一个能描述现实的ｍｏｄｅｌ，你会如何回答。
【在 L*******t 的大作中提到】
: 对了，我理解一些纯粹curve fitting不能很好的解释经济现象，比如option prices
: 但是像大家都用的一些structural model，有很好的intuition，在这个框架下面做一
: 些改进，为啥prediction会差？
: 你们是如何做prediction的？方便点一下吗？
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r**a
发帖数: 536 | 50 去读读ｂｅｒｇｏｍｉ＇ｓ ｐａｐｅｒ吧。
【在 L*******t 的大作中提到】
: 用BS直接对IMPL VOL搞个structural model应该也挺好的啊，有人这么做吗？
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r**a
发帖数: 536 | 51 越是简单的越好用。
【在 L*******t 的大作中提到】
: 搞下去都是tradeoff。没有完美的东东。
: 我现在有些不想搞fancy的东西了。
: 我正在和同事搞一个交易平台，最简单的linear regression，玩好也是一把利剑
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L*******t
发帖数: 2385 | 52 factor加多为啥会参数jump？
我的感觉好像是反的，如果factor加多，就是说state variable多加并且描述得当的话
，那么参数的时间变化应该平缓一些才对啊。当然这个纯粹是我的想像，没做过
calibration。
我的问题是给定一个model，你们怎么做prediction的，对未来的衍生品？
【在 r**a 的大作中提到】
: 拿到一个ｍｏｄｅｌ之后，因为你总要ｃａｌｉｂｒａｔｅ到ｍａｒｋｅｔ，所以ｓｐ
: ｏｔ总是ｆｉｔ ｍａｒｋｅｔ的，但是关键还是要看那些参数，如果一个ｄｙｎａｍ
: ｉｃｓ真正描述了现实的话，ｍｏｄｅｌ参数就不应该随时间ｊｕｍｐ太厉害。但是如
: 果你的ｆａｃｔｏｒ加多的话，一般的经验是参数会ｊｕｍｐ的很厉害，这就说明ｍｏ
: ｄｅｌ并没有多大的ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｐｏｗｅｒ．
: 问如何做ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ等价于问如何做ｍｏｄｅｌ。这个没人能回答，你学了
: 这么久了，我要问你如何做一个能描述现实的ｍｏｄｅｌ，你会如何回答。
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L*******t
发帖数: 2385 | 53 欧克。
以前一直觉得他写的很业界：P
【在 r**a 的大作中提到】
: 去读读ｂｅｒｇｏｍｉ＇ｓ ｐａｐｅｒ吧。
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d********t
发帖数: 9628 | 54 尼玛我连linear reg都不会
【在 L*******t 的大作中提到】
: 搞下去都是tradeoff。没有完美的东东。
: 我现在有些不想搞fancy的东西了。
: 我正在和同事搞一个交易平台，最简单的linear regression，玩好也是一把利剑
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L*******t
发帖数: 2385 | 55 你少来
【在 d********t 的大作中提到】
: 尼玛我连linear reg都不会
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L*******t
发帖数: 2385 | 56 业界的精神是把简单的东西用的妙笔生花。
总算领悟了。
【在 r**a 的大作中提到】
: 越是简单的越好用。
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m*****n
发帖数: 3575 | 57 也未必
业界比较喜欢奥卡姆剃刀，比起理论的可能性更注重理论的现实性
你说的拿spot去适配的不就是Dupire-Derman模型么？
【在 L*******t 的大作中提到】
: 业界的精神是把简单的东西用的妙笔生花。
: 总算领悟了。
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